시계열 방식은 과거 기간의 실제 데이터를 시간 순서대로 계산하고 분석하여 예측 기간의 상품 판매 수익 예측 값을 결정하는 방식입니다. 계산 절차가 다르기 때문에 과거 기간(분기별) 평균법, 롤링(또는 가중치) 평균법, 기준 플러스 평균 추세법으로 나눌 수 있습니다.
인과(상관) 분석은 사물의 발전과 변화에 영향을 미치는 외부 요인의 역할에 주목하여 사물 내에서 발생하는 인과 관계를 사용하여 계획 기간의 사물 발전 추세를 예측하는 것입니다. 이 방법은 일반적으로 매출이 급증하는 기업에 적용할 수 있습니다.
비용-판매량-이익 분석은 매출원가, 판매량, 이익의 세 가지 내재적 연결고리를 기준으로 비용을 변동비와 고정비로 나누고, 그 중 두 가지를 알고 있다는 가정 하에 다른 요소로 추정하여 최적의 솔루션을 찾는 방식입니다. 이 방법을 사용하면 손익분기점의 판매량과 판매 수익뿐만 아니라 수익 목표를 달성하는 데 필요한 판매량과 판매 수익도 예측할 수 있습니다.
확장된 데이터:
예측 목표가 결정된 후 예측 작업의 요구 사항을 충족하기 위해서는 예측 목표와 관련된 데이터를 수집해야 하며, 수집된 데이터의 적절성과 신뢰성은 예측 결과의 정확성에 중요한 영향을 미칩니다. 따라서 수집된 데이터는 반드시 분석되어야 하며, 다음 조건을 충족해야 합니다.
1. 데이터의 관련성: 즉, 수집된 데이터가 예상 목표의 요구 사항을 충족해야 합니다.
2. 데이터의 신뢰성: 즉, 수집된 데이터는 현실에서 얻어지고 검증되어야 합니다.
3. 데이터 무결성: 데이터의 무결성은 매출 예측의 진행에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 무결성을 보장하기 위한 다양한 방법을 강구해야 합니다.
4. 데이터의 비교 가능성: 동일한 데이터라도 출처와 통계적 기준이 다를 수 있습니다. 따라서 데이터 수집 시 무작위 이벤트에 의한 비현실적인 데이터를 제거하고, 비교 불가능한 데이터는 분석을 통해 조정하는 등 확보한 데이터에 대한 분석이 필요합니다.
바이두 백과사전-매출 예측